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Offer匹配器 - 智能求职决策助手

   

🎯 项目简介

Offer匹配器是一个基于MCP协议和本地Ollama大模型的智能求职决策助手，帮助求职者快速分析岗位匹配度，提供专业的决策建议。

核心特点

• 🤖 本地AI：使用Ollama运行本地大模型，数据隐私有保障
• 🔌 MCP协议：标准化接口，易于集成到其他工具
• 📊 智能分析：多维度评估岗位匹配度（硬技能、软实力、发展前景等）
• 🎨 友好界面：提供Web UI和命令行两种使用方式
• 🚀 快速上手：3分钟即可开始使用

项目背景

痛点识别：秋招期间，求职者面对大量offer和岗位，难以快速判断：

• 岗位要求与个人能力是否匹配？
• 公司文化和发展前景是否符合预期？
• 薪资待遇是否合理？
• 是否有更适合的岗位推荐？

解决方案：基于AI的智能Offer匹配器，自动化分析公司信息与个人简历的适配度，为求职者提供专业的决策建议。

项目概述

这是一个两阶段智能决策系统：

1. 信息采集阶段：爬取目标公司官网的招聘信息、公司介绍、职员待遇等
2. 智能匹配阶段：结合用户简历和目标岗位，进行适配度分析和岗位推荐

🚀 快速开始

前置要求

• Python 3.9+
• Ollama（本地AI运行环境）

安装步骤

1. 安装Ollama并下载模型

# 安装Ollama（访问官网下载）
# https://ollama.com/download

# 下载推荐模型（轻量级，3B参数）
ollama pull llama3.2:3b

1. 安装项目依赖

# 克隆/进入项目目录
cd Seek4Info

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 复制配置文件
Copy-Item .env.example .env

1. 启动服务

Web界面（推荐）：

streamlit run app.py

访问：http://localhost:8501

命令行测试：

python cli.py --mode test

完整分析：

python cli.py --mode analyze `
  --company "腾讯" `
  --resume "examples/sample_resume.txt" `
  --job "examples/sample_job.txt"

详细说明请查看 快速开始指南

📁 项目结构

Seek4Info/
├── src/                      # 源代码
│   ├── ai/                   # AI模块
│   │   ├── ollama_client.py  # Ollama客户端
│   │   ├── matcher.py        # 匹配分析器
│   │   └── prompts.py        # 提示词模板
│   ├── scrapers/             # 爬虫模块
│   │   └── company_scraper.py
│   ├── parsers/              # 解析模块
│   │   └── resume_parser.py
│   ├── utils/                # 工具模块
│   │   └── logger.py
│   └── mcp_server.py         # MCP服务器
├── examples/                 # 示例文件
│   ├── sample_resume.txt
│   ├── sample_job.txt
│   └── usage_examples.md
├── cli.py                    # 命令行客户端
├── app.py                    # Streamlit Web应用
├── config.py                 # 配置管理
├── requirements.txt          # 依赖列表
├── QUICKSTART.md             # 快速开始指南
└── README.md                 # 项目文档

输出结果

1. 综合匹配报告

   📊 匹配度总分：78/100
   
   ✅ 优势项：
   - 技术栈高度匹配（Java Spring Boot经验3年）
   - 薪资符合预期（15-20K，期望18K）
   
   ⚠️ 风险项：
   - 工作强度较大（可能996）
   - 职位要求5年经验，你有3年（可尝试）
   
   💡 建议：
   - 可以投递，通过概率60%
   - 面试时重点强调XX项目经验
   - 准备XX技术相关问题

1. 岗位推荐（如匹配度<60）

   🎯 该公司更适合你的岗位：
   
   1. 【Java开发工程师 - 中级】- 匹配度 85/100
      理由：技术要求与你经验完全吻合，薪资15-18K
      
   2. 【后端开发实习生 - 转正】- 匹配度 72/100
      理由：可作为备选，压力较小，成长空间大

1. 决策建议

- 是否投递：推荐/谨慎/不推荐 - 谈判建议：薪资谈判空间、福利关注点 - 准备清单：需补充的技能、面试重点

成本估算

开发成本（MVP阶段）

现有解决方案对比

附录：参考资源

学习资源

• Scrapy官方文档
• LangChain实战教程
• 简历解析开源项目

数据源

• Boss直聘开放平台
• 看准网
• Offer Collector（薪资数据）

法律合规

• 《爬取数据须遵规》